10 Aplicações de Machine Learning em Supply Chain
Que Machine Learning está revolucionando o mundo como conhecemos e automatizando as mais variadas tarefas nos mais variados setores, já não é novidade para ninguém. Mas uma área vem colhendo cada vez mais benefícios de aplicações baseadas em Machine Learning: Supply Chain (ou Cadeia de Suprimentos). Neste artigo, vamos listar 10 Aplicações de Machine Learning em Supply Chain. Vamos começar com alguns conceitos fundamentais.
O Que é Supply Chain?
Frequentemente confundida com os processos logísticos, a Supply Chain simboliza o conjunto de métodos, conceitos e formas de conduzir as operações e o fluxo de mercadorias, do produtor até o consumidor final. Sendo assim, suas atividades partem, necessariamente, da indústria de transformação. Embora outros elementos da cadeia produtiva também tenham participação ativa, principalmente distribuidores, é na atividade industrial que se encontra o cerne das operações.
A cadeia de suprimentos é composta por diferentes fases, que variam de acordo com o produto. Conforme a eficiência desse processo, o consumidor final pode ser impactado, tanto positivamente quanto negativamente. Um lojista, que apenas revende um produto, também é afetado e precisa conhecer quais são os aspectos envolvidos na produção, como o prazo de entrega, períodos de sazonalidade (em que há alta ou queda na demanda), formas de trabalho do fornecedor, etc.
No caso de uma empresa do segmento industrial, a administração da cadeia logística é bastante complexa, porque diferentes etapas acontecem. Mesmo assim, é importante conhecer e monitorar o funcionamento de todo o processo, porque isso evita imprevistos que afetem o consumidor final.
Assim, a cadeia de suprimentos impacta diversas situações da vida social, profissional e pessoal.
Logística x Cadeia de Suprimentos
Muitas vezes, esses termos são usados como sinônimos, até mesmo por profissionais da área. Contudo é importante estabelecer uma distinção clara entre os dois. Em primeiro lugar, a logística tem relação com a operação de movimentação de cargas.
Alguns exemplos são: alocação no armazém, separação e expedição, gestão dos níveis de estoque e movimentação por meio dos modais de transporte. Isso quer dizer que representam os processos operacionais envolvidos para garantir que a carga seja entregue ao seu destinatário.
Por outro lado, a cadeia de suprimentos tem relação com as instituições que a compõe, tais como: clientes, varejistas, fabricantes, transportadoras e centros de distribuição. Portanto, é possível dizer que a atividade logística está inserida dentro da gestão da cadeia de suprimentos.
Machine Learning em Supply Chain
O aprendizado de máquina torna possível descobrir padrões nos dados envolvidos nos processos da cadeia de suprimentos confiando em algoritmos que identificam rapidamente os fatores mais influentes para o sucesso de uma rede de suprimentos, enquanto aprendem constantemente no processo.
A descoberta de novos padrões nos dados de processos de Supply Chain tem o potencial de revolucionar qualquer negócio. Os algoritmos de aprendizado de máquina estão encontrando esses novos padrões nos dados diariamente, sem a necessidade de intervenção manual ou a definição de taxonomia para orientar a análise. Os algoritmos consultam dados iterativamente com muitos usando a modelagem baseada em restrições para encontrar o conjunto principal de fatores com a maior precisão preditiva. Os principais fatores que influenciam os níveis de estoque, a qualidade do fornecedor, a previsão de demanda, contas a pagar, recebimento em dinheiro, o planejamento da produção, o gerenciamento de transporte e outros estão se tornando conhecidos pela primeira vez. Como resultado, novos conhecimentos e insights do aprendizado de máquina estão revolucionando o gerenciamento da cadeia de suprimentos.
10 Aplicações de Machine Learning em Supply Chain
As dez maneiras pelas quais o aprendizado de máquina está revolucionando o gerenciamento da cadeia de suprimentos incluem:
1- Os algoritmos de aprendizado de máquina e os aplicativos que os executam são capazes de analisar conjuntos de dados grandes e diversos rapidamente, melhorando a precisão da previsão de demanda. Um dos aspectos mais desafiadores do gerenciamento de uma cadeia de suprimentos é prever as demandas futuras de produção. As técnicas existentes variam de técnicas de análise estatística, à modelagem de simulação avançada. O aprendizado de máquina está se mostrando muito eficaz em levar em consideração fatores que os métodos existentes não têm como rastrear ou quantificar ao longo do tempo.
2- Reduzir os custos de frete, melhorar o desempenho da entrega do fornecedor e minimizar o risco do fornecedor são três dos muitos benefícios que o aprendizado de máquina está fornecendo em redes colaborativas da cadeia de suprimentos. O aprendizado de máquina está sendo usado hoje para identificar sinergias de colaboração horizontal entre várias redes de fornecedores. Com dados de diferentes empresas representando o mesmo processo é possível encontrar padrões nunca antes imaginados e prever novas formas de realizar um processo atual com menos risco e mais eficiência.
3- O Machine Learning e suas principais estruturas são ideais para fornecer informações sobre como melhorar o desempenho do gerenciamento da cadeia de suprimentos não disponível nas tecnologias anteriores. Combinando os pontos fortes do aprendizado não supervisionado, aprendizado supervisionado e aprendizado por reforço, o aprendizado de máquina está se mostrando uma tecnologia muito eficaz que busca continuamente encontrar os principais fatores que afetam o desempenho da cadeia de suprimentos. Cada um dos pontos de extremidade definidos na taxonomia é derivado inteiramente pela lógica baseada em algoritmos, o que garante a escala dos algoritmos em uma empresa global.
4- O aprendizado de máquina é excelente no reconhecimento visual de padrões, abrindo muitas aplicações em potencial na inspeção física e manutenção de ativos físicos em toda uma rede da cadeia de suprimentos. Projetado usando algoritmos que buscam rapidamente colocar padrões comparáveis em vários conjuntos de dados, o aprendizado de máquina também está se mostrando muito eficaz na automação da inspeção de qualidade de entrada em todos os hubs de logística, isolando as remessas de produtos com danos e desgaste. Os algoritmos de aprendizado de máquina na plataforma Watson da IBM foram capazes de determinar se um contêiner de remessa e / ou produto foram danificados, classificá-lo por tempo de dano e recomendar a melhor ação corretiva para reparar os ativos. O Watson combina dados visuais e baseados em sistemas para rastrear, relatar e fazer recomendações em tempo real. Fonte: DHL, Inteligência Artificial em Logística, 2018.
5- Obter maior inteligência contextual usando o aprendizado de máquina combinado com tecnologias relacionadas nas operações da cadeia de suprimentos se traduz em custos mais baixos de estoque e operações e em tempos de resposta mais rápidos aos clientes. O aprendizado de máquina está ganhando adoção nas operações para fornecer novas ideias sobre como todos os aspectos do gerenciamento da cadeia de suprimentos, colaboração, logística e gerenciamento de armazém podem ser aprimorados.
6- A previsão de demanda por novos produtos, incluindo os fatores causais que mais impulsionam novas vendas, é uma área em que o aprendizado de máquina está sendo aplicado hoje com fortes resultados. A partir das abordagens pragmáticas de perguntar aos parceiros de canal, equipes de vendas indiretas e diretas quantos produtos novos eles venderão usando modelos estatísticos avançados, há uma grande variação em como as empresas prevêem a demanda por um produto da próxima geração. O aprendizado de máquina está provando ser valioso para levar em conta fatores causais que influenciam a demanda, ainda não conhecidos antes.
7- As empresas estão estendendo a vida útil dos principais ativos da cadeia de suprimentos, incluindo máquinas, motores, transporte e equipamentos de armazém, encontrando novos padrões nos dados coletados por meio de sensores de IoT. A indústria de manufatura lidera todos os outros no volume de dados que produz anualmente. O aprendizado de máquina está provando ser inestimável na análise de dados derivados de máquinas para determinar quais fatores causais mais influenciam o desempenho das máquinas. Além disso, o aprendizado de máquina está levando a medidas mais precisas da eficácia geral do equipamento (Overall Equipment Effectiveness – OEE), uma métrica essencial em que muitos fabricantes e operações da cadeia de suprimentos confiam.
8- Melhorando o gerenciamento e a conformidade da qualidade do fornecedor, encontrando padrões nos níveis de qualidade dos fornecedores e criando hierarquias de dados de rastreamento para cada fornecedor, sem assistência. Em média, uma empresa típica depende de fornecedores externos para mais de 80% dos componentes que são montados em um determinado produto. A qualidade do fornecedor, a conformidade e a necessidade de hierarquias de rastreamento são essenciais em setores regulamentados, incluindo aeroespacial e de defesa, alimentos e bebidas e produtos médicos. Estão sendo introduzidos aplicativos de aprendizado de máquina que podem definir independentemente as hierarquias do produto e otimizar os relatórios de rastreamento, economizando milhares de horas manuais por ano que um fabricante típico investe nessas áreas.
9- O aprendizado de máquina está melhorando o planejamento da produção e a precisão da programação da fábrica, levando em consideração várias restrições e otimizando cada uma delas. Nos fabricantes que confiam nos fluxos de trabalho de produção sob encomenda e produção para estoque, o aprendizado de máquina está possibilitando equilibrar as restrições de cada um de forma mais eficaz do que havia sido manualmente no passado. Os fabricantes estão reduzindo a latência da cadeia de suprimentos para componentes e peças usados em seus produtos mais fortemente customizados, usando o aprendizado de máquina como resultado.
10- A combinação de aprendizado de máquina com análises avançadas, sensores de IoT e monitoramento em tempo real fornece visibilidade de ponta a ponta em muitas cadeias de suprimentos pela primeira vez. O que é necessário em muitas cadeias de suprimentos hoje em dia é uma plataforma ou arquitetura operacional totalmente nova, baseada em dados em tempo real, enriquecida com padrões e insights que não eram visíveis anteriormente nas ferramentas de análise anteriores. O aprendizado de máquina é um elemento essencial nas futuras plataformas da cadeia de suprimentos que revolucionarão todos os aspectos do gerenciamento da cadeia de suprimentos.
E ainda não incluímos Blockchain e RPA (Automação Robótica de Processos) nessa conversa!
Referências:
10 Ways Machine Learning Is Revolutionizing Supply Chain Management